此外,通过我们最近出版的《图神经网络(GNN):基础、前沿和应用》一书,丰富的教程材料将包括和介绍,以帮助读者获得系统的理解,这是GNN研究人员和实践者阅读和学习的最全面的书籍之一。 https://graph-neural-networks.github.io/tutorial_kdd23.html Opening Remark (10 mins) 图神经网络基础 Foundations of Graph Ne...
书籍地址: https://graph-neural-networks.github.io/index.html 领域大牛推荐 “第一本全面涵盖一个快速发展的研究领域——图神经网络(GNN)的书,由权威作者撰写!” 韩家炜 -美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系教授,IEEE和ACM院士 这本...
从GitHub 的开源工具 DGL(Deep Graph Library)中也可以看到,图挖掘的主要场景就是上述的任务。 图神经网络的应用领域十分广泛,包括常见的以下领域 1. 计算机视觉; 2. 自然语言处理; 3. 物联网; 4. 化学,生物,医疗; 5. 知识图谱; 6. 推荐系统; 7. 金融欺诈。 正如我们刚刚所提到的,图表征学习(图表示学习...
[1] 英文版分章节下载地址:https://graph-neural-networks.github.io/index.html 本书对应的204页ppt全面阐述了GNN最新进展,关注以下同名公众号: http://weixin.qq.com/r/FjrTywbElVvqrUKo928E (二维码自动识别) 回复“GNN204”获取ppt以及完整的英文电子书下载链接。 ★ END★...
graph-neural-networks.github.io 领域大牛推荐 “第一本全面涵盖一个快速发展的研究领域——图神经网络(GNN)的书,由权威作者撰写!” 韩家炜 - 美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系教授,IEEE和ACM院士 这本书提出了一个全面和及时的图表示学习综述。由这一领域最好的专家编辑撰写,这本书是想学习任何关于图神经网络的...
https://graph-neural-networks.github.io/tutorial_aaai23.html Opening Remark (10 mins) 图神经网络基础 Foundations of Graph Neural Networks (50 mins) Graph Neural Networks for Node Classification The Express Power of Graph Neural Networks The Interpretability of Graph Neural Networks ...
https://graph-neural-networks.github.io/index.html 领域大牛推荐 “第一本全面涵盖一个快速发展的研究领域——图神经网络(GNN)的书,由权威作者撰写!” 韩家炜-美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系教授,IEEE和ACM院士 这本书提出了一个全面和及时的图表示学习综述。由这一领域最好的专家编辑撰写,这本书是想学习任何...